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基于多层次分割的遥感影像面向对象森林分类的开题报告
一、研究背景与意义
森林是地球上的重要自然资源之一，具有重要的生态、经济和社会意义。遥感技术能够对森林覆盖的变化进行监测，为森林资源的管理和保护提供了重要的数据支持。然而，遥感影像的复杂性和噪声等问题给森林分类带来了一定的挑战。
目前，面向对象分类已成为遥感影像分类的一个热门领域。它将遥感影像分割为几个不同区域，并将每个区域视为一个对象。然后，根据这些对象的形状、纹理、颜色、尺寸等特征，进行分类操作。相比于传统的像元分类方法，面向对象分类能够更好的保留遥感影像的空间信息，提高分类精度。
本研究提出基于多层次分割的面向对象森林分类方法，主要针对遥感影像中森林覆盖的复杂性和噪声问题。通过多层次分割将遥感影像分割为多个对象，再对这些对象进行特征提取和分类操作。该方法不仅能够有效提高森林分类的精度，还可以减少分类过程中噪声和纹理对分类结果的干扰。
二、研究内容和计划
1.多层次分割方法的设计和实现
在本研究中，将设计和实现一种基于多层次分割的遥感影像分割方法。具体来说，该方法将遥感影像分为多个层次，通过不同的分割算法对每层分别进行分割操作。在分割过程中，还将采用一些预处理操作，如滤波和阈值分割等技术，以减少噪声和提高分割精度。
2.面向对象分类的特征提取和选择
在多层次分割完成后，将对每个对象进行特征提取。这里，可以采用一些经典的特征提取方法，如纹理特征、形状特征和颜色特征等。同时，还需要进行特征选择，以减少特征维度和提高分类精度。
3.基于多层次分割的面向对象森林分类
最后，将使用得到的特征进行面向对象森林分类操作。这里可以采用传统机器学习方法，如支持向量机、决策树和随机森林等，也可以采用深度学习方法，如卷积神经网络和循环神经网络等。同时，将评估所提出的方法在不同数据集上的分类精度和稳定性。
研究计划：
第一年：
1.研究遥感影像分割算法和多层次分割方法的相关技术。
2.实现多层次分割算法，并进行分割结果的验证。
3.研究面向对象分类特征提取和选择的相关方法。
第二年：
1.完成特征提取和选择的实现，并验证效果。
2.研究机器学习和深度学习算法并实现。
3.进行分类实验并比较结果。
第三年：
1.对所提出的方法进行改进和优化。
2.优化算法实现，并得到更好的结果。
3.撰写论文。
三、研究创新点
1.多层次分割方法的提出：本研究提出一种基于多层次分割的遥感影像分割方法，将遥感影像分为多个层次，通过不同的分割算法对每层进行分割操作。这种方法可以有效减少分割过程中噪声和纹理对分割结果的干扰。
2.面向对象森林分类的特征选择：本研究将对面向对象分类中特征选择的问题进行深入研究，以提高分类精度和减少特征维度。
3.森林分类的新技术：本研究将多层次分割、特征提取和选择等技术应用到森林分类中，开创了新的森林分类技术。通过验证实验，我们希望得到更好的分类结果。
四、预期成果
1.提出一种基于多层次分割的遥感影像面向对象森林分类方法。
2.完成算法实现和优化，并在不同数据集上进行分类实验和比较。
3.得到更好的森林分类结果，并提交SCI、EI、CSSCI等高水平期刊和会议。